이 프로젝트는 LlamaIndex를 사용하여 검색 강화 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 프레임워크를 보여줍니다. 문서 인수와 벡터 저장소 생성부터 시작하여, 상황별 질문-응답을 위한 맞춤형 에이전트 루프를 정의합니다. LlamaIndex의 강력한 인덱싱 및 검색 기능을 활용하여 어떤 OpenAI 호환 모델도 통합하고, 프롬프트 템플릿을 사용자 정의하며, CLI 인터페이스를 통해 대화 흐름을 관리할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 다양한 데이터 커넥터, 플러그인 확장 및 동적 응답 사용자 정의를 지원하여 기업용 지식 지원자, 인터랙티브 챗봇, 연구 도구의 신속한 프로토타이핑을 촉진합니다. 이 솔루션은 파이썬으로 도메인별 AI 에이전트 구축을 간소화하고 확장성, 유연성, 통합의 용이성을 보장합니다.

Financial Agentic RAG는 문서 수집, 임베딩 기반 검색, GPT 기반 생성 기능을 결합하여 인터랙티브한 금융 분석 지원 도구를 제공합니다. 에이전트는 검색과 생성 AI를 균형 있게 운용하며, PDF, 스프레드시트, 보고서를 벡터화하여 맥락 기반 검색을 수행합니다. 사용자가 질문을 입력하면 시스템은 가장 적합한 세그먼트를 검색하고 언어 모델을 조건화하여 간결하고 정확한 금융 인사이트를 생성합니다. 로컬 또는 클라우드에 배포 가능하며, 커스텀 데이터 커넥터, 프롬프트 템플릿 및 Pinecone 또는 FAISS 같은 벡터 저장소를 지원합니다.